Association Between Pain Catastrophizing and Pain and Cardiovascular Changes During a Cold-Pressor Test in Athletes
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Athletes are often exposed to pain due to injury and competition. Using preliminary evidence, researchers have shown that cardiovascular measures could be an objective measure of pain, but the cardiovascular response can be influenced by psychological factors, such as catastrophizing. OBJECTIVE: To use a painful cold-pressor test (CPT) to measure the relationship among catastrophizing, pain, and cardiovascular variables in athletes. DESIGN: Cohort study. SETTING: Laboratory. PATIENTS OR OTHER PARTICIPANTS: A total of 36 male rugby athletes (age = 24.0 ± 4.6 years, height = 180.0 ± 6.1 cm, mass = 90.5 ± 13.8 kg). MAIN OUTCOME MEASURE(S): We measured catastrophizing using the Pain Catastrophizing Scale and pain using a numeric pain rating scale. Cardiovascular measures were heart rate, systolic and diastolic blood pressure, and heart rate variability. RESULTS: During the CPT, participants experienced increases in pain (from 0 to 4.1 ± 2.2), systolic blood pressure (from 126.7 ± 16.5 to 149.7 ± 23.4 mm Hg), diastolic blood pressure (from 76.9 ± 8.3 to 91.9 ± 11.5 mm Hg), and heart rate variability (from 0.0164 ± 0.0121 to 0.0400 ± 0.0323 milliseconds; all P values < .001). In addition, we observed a decrease in heart rate after the CPT (P = .04). We found a correlation between athletes' pain catastrophizing and both pain intensity and change in heart rate during the CPT (P = .02 and P = .003, respectively). Linear regression indicated that pain and catastrophizing explained 29% of the variance in the change in heart rate (P = .003). CONCLUSIONS: Athletes who had catastrophizing thoughts were more likely to experience higher levels of pain and a greater cardiovascular response during a painful stimulus. The change in cardiovascular variables may be a good objective measure of pain in athletes in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».